ZD至顶网CIO与应用频道 03月23日 北京消息:2017年3月21日,国内知名的云服务商又拍云对外宣布——又拍云品牌全面升级。这是继阿里云品牌形象升级之后,又一家更新企业形象的云计算服务商。
云服务行业经历了2016年激烈的价格战后,回归理性竞争已成为行业的一种共识,2017年云服务厂商的竞争重心也转移到深耕服务质量和品牌形象上。又拍云选择在这个时机进行品牌升级,是其塑造品牌形象的第一步。
据了解,又拍云在2010年开始提供云服务,是国内最早的云服务厂商之一;2014年,又拍云成立公司独立运作并进军场景化CDN。此次品牌升级,是又拍云在2016年完成了业务布局后的又一大市场策略。又拍云全面更新logo、slogan等品牌元素,同步上线了全新风格的官网。
△ 又拍云新旧logo对比
差异化竞争将成云服务行业的常态
又拍云新logo跳出了“云服务厂商logo必带云元素”的“行规”,采用了扁平化的圆形图样。根据又拍云官网的描述,又拍云新logo用圆形代表地球,原点、线条有“节点”和“连接”的含义,寓意连接全球。
又拍云新logo“连接全球”的寓意与其“加速在线业务”的slogan不谋而合。相比之下,阿里云新logo脱胎于代码,slogan是“为了无法计算的价值”,不论是logo还是slogan,阿里云都在强调“计算”。
又拍云、阿里云在logo、slogan等品牌内涵方面表现出的差异性,正是云服务厂商在战略部署上各有侧重的表现。差异化、各有侧重的竞争策略,或许在2017年会成为云服务行业的常态。
加速在线业务,降低客户成本
除了VI体系的更新,又拍云也向外界介绍了2017年的业务布局。又拍云表示公司成立的初心是加快在线业务与终端用户之间的速度,公司在2016年围绕场景化CDN布局了多条业务线,目前这些业务均已投向市场。这些业务可归纳为三个加速:
• 内容分发加速:场景化CDN
• 产品研发加速:直播云、点播云、云安全、云处理、云存储
• 业务成长加速:流量营销
为了完善布局,为创业者、在线业务减轻产品研发、业务、信息安全方面的压力,又拍云在2016年开发了直播云、SSL证书、流量营销等解决方案,并涉足人工智能等前沿领域,推出了图片鉴别等服务。
又拍云基于“加速在线业务”打造的业务布局,目的是让客户把更多精力放在核心业务运营上,减少在产品研发、互联网基础资源方面成本,帮助各类在线业务一站式解决数据存储、云处理、加速、安全问题,大大缩短客户从想法到产品落地再到业务运营的时间,为在线业务节省时间、节省精力、节省成本。
云服务的未来:人工智能、大数据;一站式、模块化
云服务行业在价格战、技术跟进方面的竞争日趋白热化,保持和竞争对手的相对优势是许多厂商的选择之一。又拍云认为云服务行业未来将会与人工智能、大数据密不可分,同时云服务行业也会出现解决方案一站式、模块化的发展趋势。
整体解决方案则是又拍云赢得客户青睐的另一利器。又拍云推出的直播云、点播云、云安全等解决方案,均拥有一站式、模块化的特征。比如客户可以在又拍云平台上一键购买赛门铁克等知名SSL证书,并完成证书部署、HTTPS上线等一系列安全策略。客户既可以用又拍直播云搭建直播业务,实现直播加速,也可以按需使用又拍直播云里的20多项功能的任何一项。
又拍云在2016年成立了大数据部门,研究大数据在云服务行业的应用。“图片鉴别”是又拍云在这个方面的第一个尝试,这项产品在鉴黄方面的识别率已高达99.7%,并已向客户开放。据悉,由人工智能、大数据驱动的SaaS服务,将成为又拍云在2017年的产品策略之一,又拍云在2017年还会推出多款此类产品。
又拍云寄予未来将核心产品与人工智能、云计算紧密结合,深入融合服务,在提供优质、可靠的CDN服务基础上,致力于为所有在线业务实现内容分发、产品研发、业务成长方面的加速,让流转于网络上的数据、信息触手可达,通过网络连接一切。
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。